Python 中的变异函数模型估计问题

问题描述

我有以下数据框：

data = {'gamma':  [0.048300,0.464204,0.307939,0.900021,1.312493,1.086655,1.646488,1.361243,1.779034,2.467223,0.879501,0.903979,1.442505,1.748584,1.336882,1.986153,1.159665,1.357545,2.202012,3.068623],'bin_center': [2.5,7.5,12.5,17.5,22.5,27.5,32.5,37.5,42.5,47.5,52.5,57.5,62.5,67.5,72.5,77.5,82.5,87.5,92.5,97.5]
      
        }

df = pd.DataFrame (data,columns = ['gamma','bin_center'])

我想模拟这个实验变异函数（即 df['gamma'] 使用 20 个等宽为 5 的 bin）。为此，我尝试了以下代码：

from skgstat import models
from scipy.optimize import curve_fit

sph=curve_fit(models.spherical,df['bin_center'],df['gamma'] )

但不幸的是，我收到了以下消息：

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/scipy/optimize/minpack.py:808: OptimizeWarning:

Covariance of the parameters Could not be estimated

有人知道为什么吗？

另外...我想打印出参数并绘制图形...任何帮助将不胜感激！

解决方法

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